一种基于人工神经网络的电力系统谐波信号估计测量方法

摘要：

本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：

一、获取目标信号； 二、确定滤波目标信号特征； 三、初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型； 四、对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式； 五、将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。

由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。

摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式；五：将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。